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机器学习
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1天前在线
算法工程师
上海全职 · 800/日 · 17400/月信用正常
工作时间: 工作日20:00-23:00、周末09:00-23:00工作地点:
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个人介绍
985本硕，6年多工作经验，曾担任机器学习工程师/深度学习工程师/算法工程师，项目经验包括CV、NLP、推荐系统；熟悉python，C++，SQL；熟悉pytorch、tensorflow框架； 有快速学习能力，良好沟通能力。
工作经历
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教育经历
2014-09-01 - 2017-01-31天津大学船舶与海洋工程硕士
2010-09-01 - 2014-06-30天津大学船舶与海洋工程本科
技能
作品
1. 分4个模块 （1）数据提取 （2）特征工程 （3）模型训练和优化 （4）部署上线 实现为用户定制化推荐基金，千人千面，实现每日触达用户，为银行提升购买率。 2. 我负责数据处理和算法开发和模型部署： （1）数据提取：SQL取数，包括基金信息、用户信息、点击购买信息 （2）特征工程：数据清洗，构建特征 （3）模型训练和优化 （4）引入专家规则模型 （5）部署模型到大数据平台自动化跑批，A/Btest
02023-12-23 23:14
1. 分2个模块 （1）长文本分类，包括适用法律、转让、赔偿、终止权利、权限、信息安全、委托和担保等类别 （2）命名实体识别，包括乙方、主管、参与方等 实现了合同PDF文档自动化抽取关键信息到数据库，便于文档的管理、查询、使用 2. 我负责算法部分： （1）使用OCR对PDF文档解析 （2）使用NER抽取实体公司名，与公司名词表进行相似度计算，匹配最相似实体 （3）使用BERT模型finetune，得到适用于该场景的分类模型，对文本进行分类，找到所属标签 （4）将抽取到的信息存入数据库
02023-12-23 23:13
1.分4个模块： （1）图像预处理：包括去噪、增强和几何校正等操作 （2）特征提取：从预处理后的图像中提取出关键特征点，利用散斑来表示材料表面的特征 （3）匹配：将参考图像和变形图像中的特征点进行匹配，通过比较特征点之间的相似性来确定它们之间的对应关系 （4）位移计算：基于匹配结果，计算特征点之间的位移向量，从而得到材料表面的形变和应变信息 对使用者来说，实现了自动化采集数据和图片，计算材料表面形变和应变信息 2.我负责算法部分，使用python、C++ ： （1）硬件连接，数据和图像同步、实时采集 （2）图像预处理：包括去噪、增强和几何校正等操作 （3）使用ORB进行特征点计算和匹配 （4）计算应变，计算曲线指标
02023-12-23 23:13
用户评价
proginn2050356830
软件开发目前看还不错，需要持续运行一段时间看看有没有BUG
